转自知乎 这货就是基于 SE-Net [5]中的 Squeeze-and-Excitation module 来进行进一步拓展 具体来说,文中把 channel-wise attention 看成是教网络 Look 'what’:而spatial attention 看成是教网络 Look 'where',所以它比 SE Module 的主要优势就多了后者 ------------------------------------ 我们先看看 SE-module: SE-module 流程: 将输

1 import torch import torch.nn.functional as F from torch import nn from torchvision import models from utils import initialize_weights from utils.misc import Conv2dDeformable from .config import res101_path //金字塔模块,将从前面卷积结构提取的特征分别进行不同的池化操作,得到不同感受野以及

CBAM: Convolutional Block Attention Module 2018-09-14 21:52:42 Paper:http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Sanghyun_Woo_Convolutional_Block_Attention_ECCV_2018_paper.pdf GitHub:https://github.com/luuuyi/CBAM.PyTorch 本文提出 channel atten

CBAM: Convolutional Block Attention Module 论文地址:https://arxiv.org/abs/1807.06521   简介:我们提出了卷积块注意模块 (CBAM), 一个简单而有效的注意模块的前馈卷积神经网络.给出了一个中间特征映射, 我们的模块按照两个独立的维度.通道和空间顺序推断出注意力映射, 然后将注意力映射相乘为自适应特征细化的输入特征映射.因为 CBAM 是一个轻量级和通用的模块, 它可以无缝地集成到任何 CNN 架构只增加微不足道的间接

简介 语义分割:给图像的每个像素点标注类别.通常认为这个类别与邻近像素类别有关,同时也和这个像素点归属的整体类别有关.利用图像分类的网络结构,可以利用不同层次的特征向量来满足判定需求.现有算法的主要区别是如何提高这些向量的分辨率,以及如何组合这些向量. 几种结构 全卷积网络FCN:上采样提高分割精度,不同特征向量相加.[3] UNET:拼接特征向量:编码-解码结构:采用弹性形变的方式,进行数据增广:用边界加权的损失函数分离接触的细胞.[4] SegNet:记录池化的位置,反池化时恢复.[3] P

github地址:https://github.com/Lextal/pspnet-pytorch/blob/master/pspnet.py PSP模块示意图如下 代码如下 class PSPModule(nn.Module): def __init__(self, features, out_features=1024, sizes=(1, 2, 3, 6)): super().__init__() self.stages = [] self.stages = nn.ModuleList([

引言 之前一段时间在参与语义分割的项目,最近有时间了,正好把这段时间的所学总结一下. 在代码上,语义分割的框架会比目标检测简单很多,但其中也涉及了很多细节.在这篇文章中,我以PSPNet为例,解读一下语义分割框架的代码.搞清楚一个框架后,再看别人的框架都是大同小异. 工程来自https://github.com/speedinghzl/pytorch-segmentation-toolbox 框架中一个非常重要的部分是evaluate.py,即测试阶段.但由于篇幅较长,我将另开一篇来阐述测试过程

from:https://blog.csdn.net/bea_tree/article/details/56678560 2017年02月23日 19:28:25 阅读数:6094 首先声明,文末彩蛋,不是笔者提问的 1 一句话总结 作者认为现有模型由于没有引入足够的上下文信息及不同感受野下的全局信息而存在分割出现错误的情景,于是,提出了使用global-scence-level的信息的pspnet,另外本文提出了引入辅助loss的ResNet优化方法. 2 网络结构 本文提出的网络结构简单来说

引言 本文接着上一篇语义分割丨PSPNet源码解析「网络训练」,继续介绍语义分割的测试阶段. 模型训练完成后,以什么样的策略来进行测试也非常重要. 一般来说模型测试分为单尺度single scale和多尺度multi scale,多尺度的结果一般比单尺度高.除此之外,其他细节比如是将整幅图送进网络,还是采用滑动窗口sliding window 每次取图的一部分送进网络这些也会影响测试结果.下面将基于代码进行阐述. 完整代码见:https://github.com/speedinghzl/pyto

代码链接:https://github.com/ggyyzm/pytorch_segmentation 使用PSPNet作为主干分类网络 1.将VOC2012数据集下载并解压到data/VOCtrainval_11-May-2012中 2.出现以下错误 3.经过调试发现是某一步中运行时间太长.将项目放到服务器上跑没有此问题. 4.出现ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size t

这是一种用于前馈卷积神经网络的简单而有效的注意模块. 给定一个中间特征图,我们的模块会沿着两个独立的维度(通道和空间)依次推断注意力图,然后将注意力图乘以输入特征图以进行自适应特征修饰. 由于CBAM是轻量级的通用模块,因此可以以可忽略的开销将其无缝集成到任何CNN架构中,并且可以与基础CNN一起进行端到端训练. 为了实现这一目标,我们依次应用频道和空间关注模块(如图1所示),以便每个分支机构都可以分别学习在频道和空间轴上参与的“内容”和“位置”.结果,我们的模块通过学习要强调或抑制的信息来有效

CBAM: Convolutional Block Attention Module 简介 本文利用attention机制,使得针对网络有了更好的特征表示,这种结构通过支路学习到通道间关系的权重和像素间关系的权重,然后乘回到原特征图,使得特征图可以更好的表示. Convolutional Block Attention Module 这里的结构有点类似与SENet里的支路结构. 对于Channel attention module,先将原feature map分别做global avg pool

1. 摘要 作者提出了一个简单但有效的注意力模块 CBAM,给定一个中间特征图,我们沿着空间和通道两个维度依次推断出注意力权重,然后与原特征图相乘来对特征进行自适应调整. 由于 CBAM 是一个轻量级的通用模块,它可以无缝地集成到任何 CNN 架构中,额外开销忽略不计,并且可以与基本 CNN 一起进行端到端的训练. 在不同的分类和检测数据集上,将 CBAM 集成到不同的模型中后,模型的表现都有了一致的提升,展示了其广泛的可应用性. 2. 介绍 为了提升 CNN 模型的表现,最近的研究主要集中在三

SPP:ASPP:将pooling 改为了 空洞卷积RFB:不同大小的卷积核和空洞卷积进行组合,认为大的卷积应该有更大的感受野. CBAM:空间和通道的注意力机制 SPP: Spatial Pyramid Pooling Layer  ASPP: Atrous Spatial Pyramid Pooling  RFB:Receptive Field Block https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/81556769 CBAM:Convo

前言: 最近几年,注意力机制用来提升模型性能有比较好的表现,大家都用得很舒服.本文将介绍一种新提出的坐标注意力机制,这种机制解决了SE,CBAM上存在的一些问题,产生了更好的效果,而使用与SE,CBAM同样简单. 论文地址: https://arxiv.org/pdf/2103.02907.pdf 代码地址: https://github.com/AndrewQibin/CoordAttention Introduction 大部分注意力机制用于深度神经网络可以带来很好的性能提升,但这些注意力机

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/273 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末

基于YOLO和PSPNet的目标检测与语义分割系统 源代码地址 概述 这是我的本科毕业设计 它的主要功能是通过YOLOv5进行目标检测,并使用PSPNet进行语义分割. 本项目YOLOv5部分代码基于 ultralytics YOLO V5 tag v5.0 . 相应地,我也使用了ultralytics/YOLOv5的预训练模型. 我通常使用两个最简单的预训练模型--yolov5s.pt和yolov5s.pt.你可以在./weights中直接看到它们. 在语义分割部分,我使用了PSPNet(全称

Where Is My Mirror?(ICCV2019收录) 作者: 论文链接: https://arxiv.org/pdf/1908.09101.pdf 1.  研究背景 目前存在的计算机视觉任务都没有考虑镜像的问题,而在实际中由于镜像反射内容的混淆,极易导致性能下降.如图1所示,通常会造成(b)图错误的深度估计.(c)图中Mask RCNN错误的分割镜像中的反射物体. 将镜像外部的真实内容与镜像内部的反射内容分离开来并不容易.关键的挑战在于,镜像通常会反射与其周围环境相似的内容,这使得区分

1.window对象 window对象是BOM的核心,window对象指当前的浏览器窗口. window对象方法:

原文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.10370.pdf 这是何恺明老师发表于CVPR2018的一篇优秀paper. 先简单回顾一下语义分割领域之前的工作 那么什么是语义分割? 语义分割其实就是对图片的每个像素都做分类.其中,较为重要的语义分割数据集有:VOC2012 以及 MSCOCO . 比较流行经典的几种方法 传统机器学习方法:如像素级的决策树分类,参考TextonForest以及Random Forest based classifiers.再有就是深度学习方法